Analise Exploratória de Dados com Python

Analise Exploratória de Dados com Python#

Emendas Paralamentares#

Iremos analisar os dados de Emendas Parlamentares distribuídas nos anos de 2023 e 2024. NOsso foco será são nos dados do estado do Ceará e seus municípios. Estes dados estão disponíveis no Painel de Emendas Paralamentares do Portal da Transparência.

Importando as bibliotecas necessárias:

  • numpy: coleção de funções matemáticas

  • pandas: biblioteca para manipulação e análise de dados

  • matplotlib: criação de gráficos e visualização de dados

  • plotly: gráficos interativos

  • babel: deixar valores monetário em moeda nacional

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import plotly.io as pio
import plotly.express as px
import plotly.offline as py
from babel.numbers import format_currency

# retirar notação científica do pandas
# pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.format)

Os dados foram baixados em formato csv e estão na raiz do projeto.

# carregando os dados 
df = pd.read_csv('../emendas.csv', sep=';')

# exibindo as primeiras 3 linhas
df.head(3)
Ano Tipo de Emenda Autor da emenda Número da emenda Localidade do gasto (Regionalização) Função Subfunção Programa Orçamentário Ação Orçamentária Plano Orçamentário Código da emenda Valor empenhado Valor liquidado Valor pago Valor Restos a Pagar Inscritos Valor Restos a Pagar Cancelados Valor Restos a Pagar Pagos Unnamed: 17
0 2022 Emenda Individual - Transferências Especiais MARCIO ALVINO 6 SÃO PAULO (UF) Encargos especiais Outras transferências 0903 - OPERACOES ESPECIAIS: TRANSFERENCIAS CON... 0EC2 - TRANSFERENCIAS ESPECIAIS TRANSFERENCIAS ESPECIAIS 202237170006 100.000,00 0,00 0,00 100.000,00 0,00 100.000,00 NaN
1 2024 Emenda Individual - Transferências Especiais JUNIO AMARAL 16 MINAS GERAIS (UF) Encargos especiais Outras transferências 0903 - OPERACOES ESPECIAIS: TRANSFERENCIAS CON... 0EC2 - TRANSFERENCIAS ESPECIAIS TRANSFERENCIAS ESPECIAIS 202439240016 100.000,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 NaN
2 2024 Emenda Individual - Transferências Especiais JOAQUIM PASSARINHO 14 PARÁ (UF) Encargos especiais Outras transferências 0903 - OPERACOES ESPECIAIS: TRANSFERENCIAS CON... 0EC2 - TRANSFERENCIAS ESPECIAIS TRANSFERENCIAS ESPECIAIS 202436920014 100.000,00 100.000,00 100.000,00 0,00 0,00 0,00 NaN

Estrutura#

É importante sabermos a estrutura do nosso Dataframe (quantidade de linhas e colunas, quais os tipos de dados) para posteriormente selecionarmos as colunas de nosso interesse e realizamos alguma conversão de tipo de dado. Essa estrutura pode ser exibida da seguinte forma:

# informações sobre a base
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2849 entries, 0 to 2848
Data columns (total 18 columns):
 #   Column                                Non-Null Count  Dtype  
---  ------                                --------------  -----  
 0   Ano                                   2849 non-null   int64  
 1   Tipo de Emenda                        2849 non-null   object 
 2   Autor da emenda                       2849 non-null   object 
 3   Número da emenda                      2849 non-null   int64  
 4   Localidade do gasto (Regionalização)  2849 non-null   object 
 5   Função                                2849 non-null   object 
 6   Subfunção                             2849 non-null   object 
 7   Programa Orçamentário                 2849 non-null   object 
 8   Ação Orçamentária                     2849 non-null   object 
 9   Plano Orçamentário                    2849 non-null   object 
 10  Código da emenda                      2849 non-null   int64  
 11  Valor empenhado                       2849 non-null   object 
 12  Valor liquidado                       2849 non-null   object 
 13  Valor pago                            2849 non-null   object 
 14  Valor Restos a Pagar Inscritos        2849 non-null   object 
 15  Valor Restos a Pagar Cancelados       2849 non-null   object 
 16  Valor Restos a Pagar Pagos            2849 non-null   object 
 17  Unnamed: 17                           0 non-null      float64
dtypes: float64(1), int64(3), object(14)
memory usage: 400.8+ KB

Selecionando colunas#

As colunas de nosso intersse são: autor da emenda, localidade do gasto e todas as colunas iniciadas por valor. Vamos fazer a seleção através do índice das colunas.

# todas as linhas e as desejadas
df = df.iloc[:, [2,4,11,12,13,14,15,16]]
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2849 entries, 0 to 2848
Data columns (total 8 columns):
 #   Column                                Non-Null Count  Dtype 
---  ------                                --------------  ----- 
 0   Autor da emenda                       2849 non-null   object
 1   Localidade do gasto (Regionalização)  2849 non-null   object
 2   Valor empenhado                       2849 non-null   object
 3   Valor liquidado                       2849 non-null   object
 4   Valor pago                            2849 non-null   object
 5   Valor Restos a Pagar Inscritos        2849 non-null   object
 6   Valor Restos a Pagar Cancelados       2849 non-null   object
 7   Valor Restos a Pagar Pagos            2849 non-null   object
dtypes: object(8)
memory usage: 178.2+ KB

Renomeando colunas#

Renomeando as colunas para trabalhar mais facilmente.

# lista com nome das colunas seguindo a ordem do dataframe original
df.columns = ['emenda_autor','local_gasto','vlr_empenhado','vlr_liquido','vlr_pago','vlr_restos_pagar_inscrito'
              ,'vlr_restos_pagar_cancelados','vlr_restos_pagar_pagos']
df.head()
emenda_autor local_gasto vlr_empenhado vlr_liquido vlr_pago vlr_restos_pagar_inscrito vlr_restos_pagar_cancelados vlr_restos_pagar_pagos
0 MARCIO ALVINO SÃO PAULO (UF) 100.000,00 0,00 0,00 100.000,00 0,00 100.000,00
1 JUNIO AMARAL MINAS GERAIS (UF) 100.000,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
2 JOAQUIM PASSARINHO PARÁ (UF) 100.000,00 100.000,00 100.000,00 0,00 0,00 0,00
3 VINICIUS FARAH PATY DO ALFERES - RJ 100.000,00 0,00 0,00 100.000,00 0,00 100.000,00
4 SERGIO PETECAO Nacional 100.000,00 100.000,00 100.000,00 0,00 0,00 0,00

Convertendo valores#

As colunas de valores hoje estão como texto e precisam ser convertidas para float para que possamos realizar operações matemáticas com elas. O padrão demimal aqui será apenas com ponto como separador pros decimais. Para isto, em cada linha destas serão realizadas duas operações, retirar o ponto como separador de milhar, e substituir a vírgula pelo ponto.

# retira o ponto e depois troca vírgula por ponto
def convert_to_float(x):
    return float(x.replace(".","").replace(",","."))

# quero aplicar em todas as colunas que comecem com esse prefixo
prefix = 'vlr_'

# lista das colunas
colunas = [col for col in df if col.startswith(prefix)]

# aplicando a função
for coluna in colunas:
    df[coluna] = df[coluna].map(lambda x: convert_to_float(x))

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2849 entries, 0 to 2848
Data columns (total 8 columns):
 #   Column                       Non-Null Count  Dtype  
---  ------                       --------------  -----  
 0   emenda_autor                 2849 non-null   object 
 1   local_gasto                  2849 non-null   object 
 2   vlr_empenhado                2849 non-null   float64
 3   vlr_liquido                  2849 non-null   float64
 4   vlr_pago                     2849 non-null   float64
 5   vlr_restos_pagar_inscrito    2849 non-null   float64
 6   vlr_restos_pagar_cancelados  2849 non-null   float64
 7   vlr_restos_pagar_pagos       2849 non-null   float64
dtypes: float64(6), object(2)
memory usage: 178.2+ KB

Ajustando valor pago#

Ajustado o valor numérico, precisamos ajustar o valor pago nas emendas.

O pagamento da emeda pode se apresentar nas seguintes formas:

  • pode ter sido paga, então vlr_pago > 0 e vlr_restos_pagar_pagos == 0;

  • pode ter ido para restos a pagar pagos, então vlr_restos_pagar_pagos > 0 e vlr_pago == 0;

  • não ter sido paga, vlr_pago == 0 e vlr_restos_pagar_pagos == 0.

Estamos interessados nas que foram pagas, ou seja, (vlr_pago > 0 ou vlr_restos_pagar_pagos > 0).

# Criar nova coluna com a soma das colunas 
df['vlr'] = df['vlr_pago']+df['vlr_restos_pagar_pagos']

# caso a soma nova coluna for maior que zero
# significa que aquela emenda foi paga
# filtrar apenas estas
df = df[df['vlr']>0]

# selecionar apenas colunas de interesse
df = df[['emenda_autor','local_gasto','vlr']]
df.head()
emenda_autor local_gasto vlr
0 MARCIO ALVINO SÃO PAULO (UF) 100000.0
2 JOAQUIM PASSARINHO PARÁ (UF) 100000.0
3 VINICIUS FARAH PATY DO ALFERES - RJ 100000.0
4 SERGIO PETECAO Nacional 100000.0
6 EDILAZIO JUNIOR CODÓ - MA 100000.0

Emendas#

Emendas Estaduais#

Analisando apenas as emendas enviadas apenas para estados, quero saber quantos estados e quantas emendas foram contemplados.

# Separando as emendas estaduais
# Emendas enviadas para estados terminam com (UF)
emendas_estaduais = df.loc[df['local_gasto'].str.contains('(UF)',regex=False), ['local_gasto', 'vlr','emenda_autor']]

# retirando a marcação (UF) do nome do estado.
emendas_estaduais["local_gasto"] = emendas_estaduais["local_gasto"].apply(lambda x: x.replace(" (UF)", ""))

# shape exibe quantidade de linhas e colunas
# quantidade de emendas será a quantidade de linnhas
# para este caso!
emendas_est_qtd = emendas_estaduais.shape[0]

# quantidade de estados que receberam
# assim teremos um array
estados_recebedores = emendas_estaduais['local_gasto'].unique()
estados_emendas_qtd = len(estados_recebedores)

print(f"Quantidade de emendas enviadas para os estados: {emendas_est_qtd}. \
\nQuantidade de estados recebedores de emendas: {estados_emendas_qtd} ")

Quantidade de emendas enviadas para os estados: 1772. 
Quantidade de estados recebedores de emendas: 27

Quero saber também as informações do volume financeiro enviado e quantos políticos enviaram para cada estado. Precisamos realizar agregação por estado para somar os valores e contar os autores.

Vou formatar o valor pra ser aprensentado na nossa moeda. Isso tem a desvantagem de transformar a coluna novamente em texto, impedindo operações metemáticas com a coluna. Posteriormente veremos outras formas que preservam o tipo de dado.

# Agrupando os dados para saber quanto foi enviado
emendas_estaduais_agg = (emendas_estaduais.copy().groupby('local_gasto').agg({'local_gasto':'count', 'vlr': 'sum', 'emenda_autor':pd.Series.nunique})
                    .rename(columns={'local_gasto':'Emendas', 'emenda_autor':'Políticos', 'vlr':'Valor'})
                    .reset_index())

# renomeando a coluna local_gasto
emendas_estaduais_agg.rename(columns={'local_gasto':'Estado'}, inplace=True)

# formatando o valor
emendas_estaduais_agg["Valor (R$)"] = emendas_estaduais_agg["Valor"].apply(lambda x: format_currency(x, currency="BRL", locale="pt_BR"))

# emendas_estaduais_agg[['Estado','Políticos','Emendas','Valor (R$)']].head()
emendas_estaduais_agg.head()
Estado Emendas Valor Políticos Valor (R$)
0 ACRE 59 2.706689e+08 19 R$ 270.668.887,72
1 ALAGOAS 27 2.885476e+08 16 R$ 288.547.617,91
2 AMAPÁ 45 3.507016e+08 18 R$ 350.701.642,85
3 AMAZONAS 34 2.428814e+08 12 R$ 242.881.420,64
4 BAHIA 148 1.075305e+09 52 R$ 1.075.305.291,73

Como são muitas linhas, seria melhor ver num gráfico. Vamos criar um treemap para isso.

No gráfico eu gostaria de ver os valores fossem apresentados de forma diferente afim de não coupar muito espaço no gráfico. Por exemplo:

  • milhares: 1000 = 1K

  • milhões: 1000000 = 1M

  • bilhões: 1000000000 = 1B

# apresentar os valores no formato 1K, 1M, 1B
def f(row):
    if row['Valor'] >= 10**9:
        val = row['Valor']/10**9
        val = '{0:.2f}B'.format(val)
    elif row['Valor'] >= 10**6 and row['Valor'] < 10**9:
        val = row['Valor']/10**6
        val = '{0:.2f}M'.format(val)
    elif row['Valor'] >= 10**3 and row['Valor'] < 10**6:
        val = row['Valor']/10**3
        val = '{0:.2f}K'.format(val)
    else:
        val = '{0:.2f}'.format(row['Valor'])
    return val



emendas_estaduais_agg['vlr_prty'] = emendas_estaduais_agg.apply(f, axis=1)
# emendas_estaduais_agg.head()

# treemap com os valores por estado
fig1 = px.treemap(emendas_estaduais_agg, path=[px.Constant("Brasil"), "Estado"], values="Valor", color="Valor", color_continuous_scale='viridis')
fig1.update_traces(
    text=emendas_estaduais_agg['vlr_prty'],
    textinfo="label+text+percent root", root_color="lightgrey", selector=dict(type='treemap')
    ,opacity=0.75
)
fig1.show()

Emendas Ceará#

Separando os dados das emendas enviadas para o estado do Ceará e suas cidades.

Neste caso, ao exibir os primeiros valores, gostaria que estivessem formatados, mas sem perder o tipo de dado.

# Dados do estado do ceará e das cidades do ceará
def separar_dados_ce(df):
    # emenda direto pro estado do Ceará
    df_estado = df.loc[df['local_gasto']=='CEARÁ (UF)']

    # emendas para as cidade tem a marcação "- CE"
    df_cidades = df.loc[df['local_gasto'].str.contains('- CE')]

    # limpando o nome das cidades, retirando a marcação "- CE"
    # df_cidades['local_gasto'] = df_cidades["local_gasto"].apply(lambda x: x.replace(" - CE", ""))
    
    # df_ce = pd.concat([df_estados, df_cidades], axis=0)
    # df_ce = df_ce[['emenda_autor', 'local_gasto','vlr','vlr_empenhado','vlr_liquido','vlr_pago','vlr_restos_pagar_inscrito','vlr_restos_pagar_cancelados','vlr_restos_pagar_pagos']]
    # df_ce = pd.DataFrame(df_ce).sort_values(by=['vlr'], ascending=False)
    # return df_ce
    return df_estado.reset_index(drop=True), df_cidades.reset_index(drop=True)

df_ce, df_cidades = separar_dados_ce(df)

df_ce = df_ce.sort_values(by='vlr',ascending=False).reset_index(drop=True)

# formatar o valor como moeda, mas presenvando o tipo de dados para que possa fazer cálculos
# adicionar um título na tabela
# df_ce.style \
# .set_caption("Emendas enviadas para o Estado do Ceará") \
# .format(precision=2, thousands=".", decimal=",") \

df_ce.head().style \
.set_caption("Emendas enviadas para o Estado do Ceará") \
.format(precision=2, thousands=".", decimal=",")
Emendas enviadas para o Estado do Ceará
  emenda_autor local_gasto vlr
0 IDILVAN ALENCAR CEARÁ (UF) 16.051.700,00
1 ROBERIO MONTEIRO CEARÁ (UF) 16.051.699,00
2 AJ ALBUQUERQUE CEARÁ (UF) 16.051.698,00
3 EDUARDO BISMARCK CEARÁ (UF) 15.888.779,00
4 JUNIOR MANO CEARÁ (UF) 15.551.253,00

Analisando apenas os dados do estado, vou agrupar os dados por político para ver quantos emendas foram enviadas e o volume por político.

df_ce_agg = (df_ce.copy().groupby('emenda_autor').agg({'emenda_autor':'count', 'vlr': 'sum'})
                    .rename(columns={'emenda_autor':'Emendas', 'vlr':'Valor'})
                    .reset_index()
                    )
df_ce_agg.rename(columns={'emenda_autor':'Autor'}, inplace=True)
df_ce_agg.head()
# print(f"Quantidade de políticos: {df_ce_agg.shape[0]}")
Autor Emendas Valor
0 AJ ALBUQUERQUE 3 35676045.87
1 ANDRE FIGUEIREDO 3 24557957.36
2 CAPITAO WAGNER 1 7299682.00
3 CELIO STUDART 3 34153685.95
4 CID GOMES 1 14644231.88

Visualizando estas informações numa gráfico de pizza.

fig_autor = px.pie(df_ce_agg, values='Valor', names='Autor', title='Políticos que enviaram emendas')
fig_autor.show()

Cidades Recebedoras#

Para as cidades que receberam emendas, vou retirar a marcação do estado do nome da cidade. Quero ver o nome destas cidades, mas como são muitas, vou distribuí-las em várias colunas de um DataFrame.

# limpando o nome das cidades
df_cidades['local_gasto'] = df_cidades["local_gasto"].apply(lambda x: x.replace(" - CE", ""))

# pegando a lista de cidade sem repetição
def cidades_emendas(df_ce):
    locais = sorted(df_ce['local_gasto'].unique())
    locais = pd.DataFrame({'cidade':locais})
    return locais

# espalhar a lista de cidades num dataframe
def espalhar_cidades(series):
    # Create a pandas Series
    # Number of columns
    n = 5

    # Calculate the number of rows needed
    num_rows = int(np.ceil(len(series) / n))

    # Pad the Series with NaN values if necessary
    padded_series = np.pad(series, (0, num_rows * n - len(series)), constant_values='')

    # Reshape the Series and convert it to a DataFrame
    reshaped_array = padded_series.reshape(num_rows, n)
    return pd.DataFrame(reshaped_array)


locais = cidades_emendas(df_cidades)
cidades_qtd = locais.shape[0]
print(f"Quantidade de cidades que receberam emendas {cidades_qtd}")

locais

# quero espalhar esta lista num dataframe para visualizar melhor
df_locais = espalhar_cidades(locais['cidade'])
df_locais

Quantidade de cidades que receberam emendas 49
0 1 2 3 4
0 ACARAÚ ALCÂNTARAS ALTANEIRA AMONTADA AQUIRAZ
1 ARATUBA ASSARÉ BELA CRUZ BOA VIAGEM CARIRIAÇU
2 CARIRÉ CHAVAL CHOROZINHO CHORÓ COREAÚ
3 CRUZ FORTIM FRECHEIRINHA GRANJA IBIAPINA
4 IBICUITINGA ICÓ IPU IRACEMA ITAPIPOCA
5 ITAREMA JAGUARIBARA JAGUARIBE MARANGUAPE MILHÃ
6 MONSENHOR TABOSA MORADA NOVA MORAÚJO MUCAMBO NOVA RUSSAS
7 NOVO ORIENTE PARACURU PARAIPABA PARAMBU PEDRA BRANCA
8 PENTECOSTE PIRES FERREIRA QUITERIANÓPOLIS RERIUTABA RUSSAS
9 SENADOR POMPEU SÃO BENEDITO TAMBORIL URUOCA

Cidade e valor recebido#

Sobre os valores enviado para cidade, quanto cada cidade recebeu e de quantos políticos diferentes?

cidades_emendas_df = (
    df_cidades
    .groupby('local_gasto', as_index=False)
    .agg({'emenda_autor':pd.Series.nunique, 'vlr': 'sum'})
    .reset_index(drop=True)
)

cidades_emendas_df.rename(columns={'local_gasto':'Cidade', 'emenda_autor':'Políticos', 'vlr':'Valor'}, inplace=True)

cidades_emendas_df["Valor (R$)"] = cidades_emendas_df["Valor"].apply(lambda x: format_currency(x, currency="BRL", locale="pt_BR"))
cidades_emendas_df['vlr_prty'] = cidades_emendas_df.apply(f, axis=1)
cidades_emendas_df.head()
Cidade Políticos Valor Valor (R$) vlr_prty
0 ACARAÚ 1 2724347.87 R$ 2.724.347,87 2.72M
1 ALCÂNTARAS 1 250000.00 R$ 250.000,00 250.00K
2 ALTANEIRA 1 1000012.00 R$ 1.000.012,00 1.00M
3 AMONTADA 1 1000000.00 R$ 1.000.000,00 1.00M
4 AQUIRAZ 2 4672458.52 R$ 4.672.458,52 4.67M

Criando um treemap para ver melhor.

# fig1 = px.treemap(cidades_emendas_df, path=["Cidade"], values="vlr",color="vlr",color_continuous_scale='viridis')
# fig1.update_traces(
#     #textinfo="label+value"
#     texttemplate='%{label} <br> %{value: text} <br> %{percentRoot}'
#     ,selector=dict(type='treemap')
# )
# fig1.show()




# emendas_estaduais[['Estado','Políticos','Emendas','vlr_prty', 'Valor']]
# cidades_emendas_df.head()

fig2 = px.treemap(cidades_emendas_df, path=[px.Constant("Cidades do Ceará"),"Cidade"], values="Valor", color="Valor", color_continuous_scale='viridis')
fig2.update_traces(
    text=cidades_emendas_df['vlr_prty'],
    textinfo="label+text", 
    selector=dict(type='treemap'), 
    opacity=0.75
)
fig2.show()

Outliers#

Vamos indentificar valores outliers das emendas enviadas para o estado e para as cidades. Os dados não serão agregados e utilizaremos um gráfico boxplot.

# copia dos dados estaduais
df_ce_out = df_ce.copy()
# coluna tipo
df_ce_out['Tipo'] = 'Estadual'

# copia dos dados municipais
df_cidades_out = df_cidades.copy()
# nova coluna tipo
df_cidades_out['Tipo'] = 'Municipal'

df_outliers = pd.concat([df_ce_out,df_cidades_out])
# df_outliers.head()

df_outliers.rename(columns={'vlr':'Valor'}, inplace=True)

fig = px.box(
    df_outliers
    # , title="Boxplot das emendas estaduais e municipais"
    , y="Tipo"
    , x="Valor"
    , color="Tipo"
)

# fig.update_traces(
#     marker=dict(outliercolor='rgb(51, 204, 51)')
# )

fig.update_layout(
    title='Boxplot das emendas estaduais e municipais',
    yaxis=dict(
        # autorange=True,
        showgrid=False,
        # zeroline=True,
        # dtick=5,
        # gridcolor='rgb(255, 255, 255)',
        # gridwidth=1,
        # zerolinecolor='rgb(255, 255, 255)',
        # zerolinewidth=2,
        title=dict(text="")
        # visible=False,
        # showticklabels=False
    ),
    xaxis=dict(
        # autorange=True,
        showgrid=True,
        # zeroline=True,
        # dtick=5,
        gridcolor='rgb(255, 255, 255)',
        gridwidth=1,
        zerolinecolor='rgb(255, 255, 255)',
        zerolinewidth=2,
        # visible=False,
        # showticklabels=False
    ),
    # margin=dict(
    #     l=40,
    #     r=30,
    #     b=80,
    #     t=100,
    # ),
    paper_bgcolor='rgb(243, 243, 243)',
    plot_bgcolor='rgb(243, 243, 243)',
    showlegend=False
)

fig.show()

Para os dados municipais identificamos alguns outliers. Precisamos identificar quais são estes dados.

def identificar_limites(serie_coluna):
    # Calcular os quartis Q1 e Q3
    Q1 = serie_coluna.quantile(0.25)
    Q3 = serie_coluna.quantile(0.75)

    # Calcular o IQR
    IQR = Q3 - Q1

    # Definir os limites inferior e superior
    limite_inferior = Q1 - 1.5 * IQR
    limite_superior = Q3 + 1.5 * IQR
    return limite_inferior, limite_superior

def get_outliers(df,coluna):
    limite_inferior,limite_superior = identificar_limites(df[coluna])
    outliers = df[(df[coluna] < limite_inferior) | (df[coluna] > limite_superior)]
    return outliers.sort_values(by='Valor', ascending=False)
    # return outliers


def get_noutliers(df,coluna):
    limite_inferior,limite_superior = identificar_limites(df[coluna])
    outliers = df[~((df[coluna] < limite_inferior) | (df[coluna] > limite_superior))]
    return outliers.sort_values(by='Valor', ascending=False)
    # return outliers


# Identificar outliers
# outliers = df_outliers.query("Tipo == 'Municipal'")

outliers = get_outliers(df_outliers.query("Tipo == 'Municipal'"),'Valor')
# outliers.head()

outliers = outliers[['emenda_autor','local_gasto','Valor']]
outliers = outliers.rename(columns={'emenda_autor':'Político','local_gasto':'Cidade'})
outliers.style \
.set_caption("Dados outliers das emendas pagas para municípios") \
.format(precision=2, thousands=".", decimal=",")
Dados outliers das emendas pagas para municípios
  Político Cidade Valor
75 MOSES RODRIGUES CRUZ 10.000.000,00
74 HEITOR FREIRE GRANJA 7.331.441,00
73 YURY DO PAREDAO QUITERIANÓPOLIS 7.000.000,00
72 PEDRO AUGUSTO BEZERRA NOVO ORIENTE 6.000.000,00
71 GENECIAS NORONHA PARAMBU 5.819.682,00
70 DR. JAZIEL NOVO ORIENTE 5.702.232,00

Políticos#

  • politicos que enviaram

  • políticos enviaram para quantas cidades diferentes

  • valor enviado por cada político

politicos_df = (
    df_cidades
    .groupby(['emenda_autor'], as_index=False)
    .agg({'local_gasto':pd.Series.nunique, 'vlr': 'sum'})
)


# politicos_df = politicos_df.sort_values(by='vlr', ascending=False)
politicos_df.rename(columns={'emenda_autor':'Autor', 'local_gasto':'Cidades Recebedoras','vlr':'Valor'}, inplace=True)



politicos_df.style \
.set_caption("Emendas por Político") \
.format(precision=2, thousands=".", decimal=",") \
.background_gradient(subset=["Valor"],cmap="viridis") \
.highlight_max(subset=["Cidades Recebedoras"], color='yellow', axis=0, props=None)
Emendas por Político
  Autor Cidades Recebedoras Valor
0 ANDRE FERNANDES 4 6.847.138,50
1 CAPITAO WAGNER 1 1.714.511,00
2 CID GOMES 5 3.589.365,00
3 DENIS BEZERRA 2 8.447.710,00
4 DR. JAZIEL 6 17.205.289,20
5 GENECIAS NORONHA 4 8.819.682,00
6 HEITOR FREIRE 2 10.997.161,00
7 JOSE AIRTON FELIX CIRILO 1 11.258.418,00
8 JULIO VENTURA 4 5.475.000,00
9 MAURO BENEVIDES FILHO 5 4.300.060,00
10 MOSES RODRIGUES 2 10.461.857,04
11 PEDRO AUGUSTO BEZERRA 8 14.905.652,00
12 ROBERIO MONTEIRO 13 18.924.347,87
13 RONALDO MARTINS 1 977.525,00
14 VAIDON OLIVEIRA 5 15.640.406,00
15 VINICIUS GURGEL 1 2.672.458,52
16 YURY DO PAREDAO 3 10.804.665,87